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人工智能应用安全建设-人工智能应用安全建设论文
C0f3d30c8时间2024-06-17 05:14:31分类应用领域浏览31
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用安全建设的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能应用安全建设的解答，让我们一起看看吧。
人工智能在安全工程的应用？
人工智能在网络安全领域的应用有非常突出的特点和优势，由于近些年来大数据量的爆发、计算能力的大幅度增长，同时也让人工智能技术实现了质的飞跃。
第一，针对于大数据的分析和识别威胁方面，可以为大数据做出安全保障。利用人工智能能够对原本模糊、非线性的海量数据进行甄别，非常有效地提升了大数据的安全检测效率、准确度，并能够进行自动化的检测。
第二，针对于关联性安全态势方面的分析，利用人工智能可以全方位地分析出内外部所存在的安全隐患。
人工智能安全的解决方案？
建立安全活动基线以检测异常情况
物联网的顶级安全人工智能解决方案之一是异常检测，它不仅仅基于规则和威胁签名。即使事先不了解此类威胁，人工智能也可以通过研究行为来检测潜在威胁。使用人工智能的高级安全解决方案，可以扫描网络活动和设备行为，以建立常规或安全活动的基线。有了这个安全活动和行为的基准，就可以更容易地发现恶意活动并做出相应的响应。
人工智能收集有关设备行为、环境条件、网络流量以及其他可被视为威胁或攻击的相关方面的数据。然后，通过异常检测算法处理数据，以查找恶意行为或攻击迹象，例如异常数据移动、对更多权限的请求增加或升级的特权，以及尝试访问功能不需要的数据。
一两个异常行为实例可能不是真正的威胁，因此检测模式或特征非常重要。如果这些良性实例被视为威胁，结果可能是过多的误报，这可能会对***响应产生负面影响。由于涉及的设备数量众多，在监督物联网安全时，对误报或不准确的安全警报的警惕尤为重要。
手动设置安全活动基线是不切实际的，在某些情况下实际上是不可能的。人类安全分析师不太可能充分涵盖企业网络中的所有活动，特别是当涉及的物联网设备数量不断增加时。创建区分安全活动与有害或恶意活动的相应规则或参数将极其困难。人工智能辅助异常检测可以说是唯一可行的选择。
人工智能的安全保障机制？
人工智能的快速发展给内容安全带来深刻的影响。基于人工智能的内容安全算法都可能遭受数据样本污染和对抗性算法攻击，从而导致决策错误。
基于深度学习的伪造图像、虚***新闻、语音诈骗等内容欺骗技术，已经达到以***乱真的效果。
智能推荐算法被不法分子利用，使不良信息的传播更加具有针对性和隐蔽性。
另一方面，人工智能的发展也给内容安全带来了新的机遇。人工智能，特别是深度学习和知识图谱等技术的发展，能够有效提高内容鉴别、保护及违规审查等能力，加速将内容安全治理向自动化、智能化、高效化、精准化方向推进。
人工智能安全技术不包括什么？
人工智能安全技术涉及多个领域，包括但不限于：
1. AI模型安全：涉及模型窃取或者模型污染等安全问题。
2. AI数据安全：包括数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果等问题。
3. AI系统安全：涉及系统稳定性、隐私保护、反制技术等问题。
4. AI算法安全：包括算法的正确性难以保证、对抗样本等问题。
以上内容只是部分人工智能安全技术，还有很多其他技术也同样重要，需要根据不同的应用场景和需求进行研究和应用。
你认为人工智能在安全工器具或设备库房管理应用上可行吗？
不请自来，让我来回答回答吧，刚好利用到上家公司学来的一些皮毛。
未来在物联网的推动下，人工智能会出现爆发式的增长，任何我们日常用得着的物件，只要贴上物联网的标签，都会被变成智能XX。就好像最经常不过的一根皮带好了，摇身一变变成智能化后，会记录你肚子的数据，进而通过智能算法，得出你是否体重超标等。
在工具管理上，比如库房这种场景内，我们也可以用到人工智能算法：比如说在[_a***_]内的扳手，我们给它打一个RFID标签贴纸，把他的信息记录到数据平台上，当它被领取/归还时，必须刷一下标签，把信息录入到平台后才能进行下一步。
这样做法就是增加了一步刷rfid标签而已，其实就是相当于刷一下公交卡这般。但是会把所有的信息都录入到平台，如果***设工具在使用后忘记归还了，平台由于有记录，马上会发现某一个工具未归还。这样的好处就是不会发生危险性。
到此，以上就是小编对于人工智能应用安全建设的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用安全建设的5点解答对大家有用。
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